La investigación nace como iniciativa del estudio de la transformada Wavelet, función matemática que permite obtener datos de una señal seccionándolos en pequeños componentes en escala frecuencia-tiempo y poder analizarlos en forma separada. De esta forma, se muestran las propiedades de la transformación Wavelet con una señal de baja potencia adquirida por un sistema de adquisición de datos, con el propósito de deducir la conveniencia de adoptarla para algunas aplicaciones posteriores descritas brevemente. Como parte del proyecto se utilizaron los software: Python, Vhdl, Verilog y Matlab; programas que hicieron posible mejorar la señal de captura y así utilizarla en otros estudios, por ejemplo, en el reconocimiento de patrones en las emanaciones de radiación de un microprocesador.

Esta tesis presenta una técnica basada en redes neuronales artificiales para mejorar el desempeño del relé de distancia frente a fallas de circuito abierto en la línea de transmisión 60 kV Villarica – Puerto Bermudez, la técnica utiliza los valores de corrientes y tensiones medidos en un extremo de la línea para detectar y calcular la distancia de falla del circuito abierto. Los resultados obtenidos muestran que el relé de distancia con el esquema propuesto no solo será capaz de detectar la condición de conductor abierto en la línea de transmisión, sino que también de ubicar el lugar de esta falla sin importar el valor de corriente de carga previa a la falla. La red neuronal artificial utilizada en el esquema propuesto no impone un gran retraso en el tiempo de operación del relé de distancia, ya que es de Configuración simple y entrenamiento fuera de línea. No hay nece...